Principal Component Analysis(PCA) algorithm summary

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本文概述了主成分分析(PCA)算法的关键步骤，包括特征均值归一化、协方差矩阵计算、奇异值分解及降维操作。通过选择保留99%方差的主成分，实现数据维度的有效压缩。

Principal Component Analysis(PCA) algorithm summary

  • mean normalization(ensure every feature has sero mean)
  • Sigma = 1/m∑(xi)(xi)T
  • [U,S,V] = svd(Sigma) 
  • ureduce = u(:,1:K)
  • Z = ureduce ' * X

　　Pick smallest value of k for which 

　　∑ki=1 Sii / ∑i=mi=1 Sii  >= 0.99  (99% of variance retained)

　　

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